Titre

1. L’efficience informationnelle du marché des paris sportifs : • un parallèle avec les marchés boursiers • Pour l’obtention du titre de • DOCTEUR EN SCIENCES ÉCONOMIQUES • Christophe BARRAUD Titre Directeur de thèse : Monsieur Thierry GRANGER Professeur, Université Paris-Dauphine Rapporteurs : Madame Hélène RAYMOND Professeur, Université Paris Ouest Nanterre Monsieur Jean-Baptiste DESQUILBET Professeur, Université de Lille 1 Suffragant : Monsieur François ETNER Professeur, Université Paris-Dauphine

2. Motivations • Promouvoir un domaine de recherche peu connu en France à savoir le marché des paris sportifs. • Montrer que le marché des paris sportifs présente un grand nombre de similitudes avec les marchés boursiers et constitue un cadre d’observations simplifié suffisamment proche pour tester la théorie de l’efficience informationnelle. • Utiliser le marché des paris sportifs pour infirmer ou confirmer certains résultats mis en lumière dans le cadre des marchés boursiers et qui, encore aujourd’hui, sont sujets à controverses. • Analyser en détails le comportement des parieurs et faire l’analogie avec celui des investisseurs. Motivations • Table des matières • Efficience informationnelle • Marché des paris sportifs • FavouriteLongshotBias • • • Tests forme faible • • • • • Tests forme forte • • • • • Christophe Barraud

3. Table des matières • Chapitre 1 L’efficience informationnelle des marchés financiers : définitions, implications et validation empirique • Chapitre 2 Le marché des paris sportifs : un cadre d’observations simplifié proche des marchés boursiers • Chapitre 3 Le FavouriteLongshotBias : une revue de littérature • Chapitre 4 Analyse empirique de l’impact des coûts de transaction et des préférences des parieurs sur les cotes des bookmakers • Chapitre 5 La révélation des opérations d’initiés grâce à la fourchette : un parallèle avec le marché des paris sportifs (coécrit avec Philippe Gillet) Motivations • Table des matières • Efficience informationnelle • Marché des paris sportifs • FavouriteLongshotBias • • • Tests forme faible • • • • • Tests forme forte • • • • • Christophe Barraud

4. Chapitre 1 : L’efficience informationnelle des marchés financiers : définitions, implications et validation empirique Pierre-Arnaud Drouhin

5. L’efficienceinformationelle des marchés financiers : définitions, implications et validation empirique • Objectifs du chapitre • Présenter les différentes définitions de l’efficience informationnelle des marchés financiers. • Identifier les implications de ces définitions en matière d’hypothèses sous-jacentes ainsi que les critiques présentes dans la littérature. • Etablir un bilan concernant la validation empirique de cette théorie dans le cadre des marchés boursiers. • Principales observations • La multiplication des critiques à l’encontre de la définition initiale de Fama (1965) a conduit les chercheurs et praticiens à retenir la définition plus pragmatique et moins contraignante de Jensen (1978). • Les marchés boursiers présentent de nombreux désavantages pour servir de support visant à tester la théorie de l’efficience informationnelle et à aboutir à des résultats unanimes. • Même si la théorie de l’efficience informationnelle n’a cessé d’être testée depuis plus de 50 ans, aucune conclusion tranchée concernant sa validité empirique n’a été mise en évidence dans le cadre des marchés boursiers. Motivations • Table des matières • Efficience informationnelle • Marché des paris sportifs • FavouriteLongshotBias • • • Tests forme faible • • • • • Tests forme forte • • • • • Christophe Barraud

6. Chapitre 2 : Le marché des paris sportifs : un cadre d’observations simplifié proche des marchés boursiers Pierre-Arnaud Drouhin

7. Le marché des parissportifs : un cadre d’observationssimplifiéproche des marchésboursiers • Objectifs du chapitre • Présenter le marché des paris sportifs. • Identifier les similitudes qui peuvent exister avec les marchés boursiers. • Montrer que ce marché constitue un cadre d’observations simplifié suffisamment proche des marchés boursiers pour tester la théorie de l’efficience informationnelle. • Principales observations • Le marché des paris sportifs a récemment accéléré son développement grâce à internet. Même si les sites de paris en ligne proposent un service, ils ont avant tout créé un vaste marché de l’information. • Le marché des paris sportifs présente de nombreuses similitudes avec les marchés boursiers tant en ce qui concerne les caractéristiques des actifs traités, les modes d’organisation, le type d’intervenants ainsi que les règles auxquelles ces derniers sont soumis. • Le marché des paris sportifs présente un certain nombre d’avantages pratiques par rapport aux marchés boursiers pour tester la théorie de l’efficience informationnelle. Motivations • Table des matières • Efficience informationnelle • Marché des paris sportifs • FavouriteLongshotBias • • • Tests forme faible • • • • • Tests forme forte • • • • • Christophe Barraud

8. Chapitre 3 : Le FavouriteLonshotBias et ses explications : une revue de littérature Pierre-Arnaud Drouhin

9. Le FavouriteLongshot Bias et ses explications : unerevue de littérature • Objectifs du chapitre • Présenter la forme faible de l’efficience informationnelle ainsi que le FavouriteLongshotBias(FLB). • Recenser l’ensemble des travaux y faisant référence et ceux tentant de l’expliquer dans le domaine des paris sportifs comme celui des dérivés. • Principales observations • Nous retiendrons les deux définitions énoncées par Thaler et Ziemba (1988) : 1/ Condition 1 (weak) - No betsshould have positive expected values 2/ Condition 2 (strong) - All betsshould have expect values equal to (1 – t) times the amount of bets 1/ Forme faible (sens modéré) : Aucun pari ne doit avoir une espérance de gain net positive 2/ Forme faible (sens strict) : Chaque pari doit avoir une espérance de gain net identique au mieux égale à 0 en l’absence de coûts de transaction (t = 0). • La possibilité de réaliser des gains de manière systématique et le FLB ont été recensés dans chacun des marchés étudiés. • Les coûts de transaction et les préférences des parieurs sont susceptibles d’expliquer l’existence du FLB. Motivations • Table des matières • Efficience informationnelle • Marché des paris sportifs • FavouriteLongshotBias • • • Tests forme faible • • • • • Tests forme forte • • • • • Christophe Barraud

10. Chapitre 4 : Analyse empirique de l’impact des coûts de transaction et des préférences des parieurs sur les cotes des bookmakers Pierre-Arnaud Drouhin

11. Analyseempirique de l’impact des coûts de transaction et des préférences des parieurssur les cotes des bookmakers • Objectifs du chapitre • Tester la formefaible de l’efficienceinformationnelle à l’aide d’un vasteéchantillon de données. • Rechercher la présence de FavouriteLongshot Bias et la possibilité de mettre en place des stratégiespermettant de dégager des gains significativementpositifs. • Evaluerl’impact des coûts de transaction et des préférences des parieurssur le niveau des cotes proposées par les bookmakers. • Notre échantillon • 23 744 matchs de tennis (circuit professionnelmasculin) entre 2001 et 2010. • Les parissontorganisésselon le système des cotes fermes qui estparfaitementadapté à l’analyse des préférences des parieurscomme le démontre le modèlethéorique de Levitt (2004). • Pour chaquejoueur nous avonsretenu la cote maximaleproposée par les bookmakers. Motivations • Table des matières • Efficience informationnelle • Marché des paris sportifs • FavouriteLongshotBias • • • Tests forme faible • • • • • Tests forme forte • • • • • Christophe Barraud

12. Analyseempirique de l’impact des coûts de transaction et des préférences des parieurssur les cotes des bookmakers • Analyse de l’impact des coûts de transaction : • Si l’overround a un impact significatifsur le gain net des parieurs, nous seronsconfrontés au problème de l’aggrégation de nosdonnéesénnoncé par Forrest et McHale (2007). Pour vérifiercala, nous noussommesinspirés de leurméthodologie et avonsmis en place la régressionlinéairesuivante (écart type entre parenthèses) : GNp(e) = -2,4459 × OR + 0,0633 × π’(e) (0,3138) (0,0208) • Les coefficients sont significatifs au seuil de 1% et confirment notre intuition à savoir que la marge implicite des bookmakers a un impact significatif sur le rendement des parieurs et peut accentuer le FLB. • Afin d’isoler l’impact des autres facteurs (surface, type de tournoi…), nous avons re-margé toutes les cotes de manière à ce que la marge moyenne en vigueur en 2010 soit appliquée à chaque match. (méthodologie déjà appliquée par Cain, Law et Peel (2003)). Motivations • Table des matières • Efficience informationnelle • Marché des paris sportifs • FavouriteLongshotBias • • • Tests forme faible • • • • • Tests forme forte • • • • • GNp(e) : gain net du parieur associée à l’alternative e OR : overround π’(e) : probabilité implicite associée à l’alternative e GNp(e) =β1 × OR + β2 × π’(e) Christophe Barraud

13. Analyseempirique de l’impact des coûts de transaction et des préférences des parieurssur les cotes des bookmakers • Analysemicroéconomique : • Présence du FavouriteLongshot Bias : • Possibilité de mettre en place des stratégies dégageant des gains significativement positifs : *** coefficients significatifs au seuil de 1% ** coefficients significatifs au seuil de 5% * coefficients significatifs au seuil de 10% Motivations • Table des matières • Efficience informationnelle • Marché des paris sportifs • FavouriteLongshotBias • • • Tests forme faible • • • • • Tests forme forte • • • • • Christophe Barraud

14. Analyseempirique de l’impact des coûts de transaction et des préférences des parieurssur les cotes des bookmakers • Analyse de l’impact des préférences • Nous avonsrepris la méthodologie de Bird, McCrae et Beggs (1987). Ils commencent par regrouper les alternatives par tranche de probabilités implicites, i = 1,…, I, afin de calculer l’espérance, la variance et le skewness et ensuite, appliquer la régression linéaire suivante : • Nous avons choisi d’appliquer non pas une mais deux régressions deux afin de vérifier les intuitions de Coleman (2004) ainsi que Cain et Peel (2004) : 1ère régression* : [0% - 67%] => cotes élevées E[GNp(i)] = -0,1924 + 0,1608 × V[GNp(i)] - 0,2705 × S[GNp(i)] (0,0102) (0,0093) (0,0129) 2ème régression* : [68% - 100%] => cotes faibles E[GNp(i)] = -0,6535 + 0,9802 × V[GNp(i)] - 0,2625 × S[GNp(i)] (0,1132) (0,1823) (0,0429) * Nos résultats sont significatifs au seuil de 1% et ont été confirmées en appliquant la méthodologie d’Henriksson et Merton (1981) Motivations • Table des matières • Efficience informationnelle • Marché des paris sportifs • FavouriteLongshotBias • • • Tests forme faible • • • • • Tests forme forte • • • • • α : overround E[GNp(i)] : espérance de gain net pour la tranche i V[GNp(i)] : variance associée à la tranche i S[GNp(i)] : skewness associé à la tranche i E[GNp(i)] = α + β1 × V[GNp(i)] + β2 × S[GNp(i)] Christophe Barraud

15. Analyseempirique de l’impact des coûts de transaction et des préférences des parieurssur les cotes des bookmakers • Principales observations • Les parieurs ne sont pas différents des investisseursdans le sensoùilssont en permanence averses au risque. • Les préférences des parieurs ne sont pas monotones. • Si l’on se réfère aux travauxd’Arrow (1965), selonlesquelsl’aversion au risque des agents économiquesestfonction de leurrichesseengagée, des sommesnettement plus importantesdevrontêtremiséessur les cotes faibles, ce qui estconforme aux observations de Kopriva (2009) et remet en cause l’hypothèsecentrale de plusieursmodèlesthéoriquescommeceux de Julien et Salanié (2000, 2005). • Les parieurs qui choisissent de miser unepartieinfime de leurrichesse (aversion au risquefaible) sontnettement plus sensibles au skewnessque les parieursmisantunepartieimportante de leurpatrimoine (aversion au risqueélevée). • Le fait quedanscertaines situations les parieurssont plus sensibles au skewnessqu’à la variance permetd’expliquerplusieursphénomènespropres aux marchésboursiers. Exemple : Barberis et Huang (2008). Motivations • Table des matières • Efficience informationnelle • Marché des parsis portifs • FavouriteLongshotBias • • • Tests forme faible • • • • • Tests forme forte • • • • • Christophe Barraud

16. Chapitre 5 : La révélation des opérations d’initiés grâce à la fourchette : un parallèle avec le marché des paris sportifs (coécrit avec Philippe Gillet) Pierre-Arnaud Drouhin

17. La révélation des opérationsd’initiésgrâce à la fourchette :un parallèle avec le marché des parissportifs • Objectifs du chapitre • Tester la forme forte de l’efficienceinformationnelle à l’aide de la fourchette de transaction. • Appliquer la méthode de détection des délitsd’initiés, utiliséeinitialementdans le cadre des marchésboursiers, aux fraudesdans le cadre du marché des parissportifs. • Notre échantillon final • Concerne les matchs de tennis (un joueurpeutfacilementfausser la rencontre). • Extrait du site de Betting Exchanges – Betfair. • Données à haute fréquence : unefourchette par joueurtoutes les 20 secondes. - Limite : Nous ne disposons pas de la fourchetteau moment de la transaction. • Il estdonc impossible d’étudierl’évolution des composantes de la fourchette. • Dansnotreanalyse, nous utilserons la fourchetteaffichée et effective : Motivations • Table des matières • Efficience informationnelle • Marché des paris sportifs • FavouriteLongshotBias • • • Tests forme faible • • • • • Tests forme forte • • • • • Christophe Barraud

18. La révélation des opérationsd’initiésgrâce à la fourchette :un parallèle avec le marché des parissportifs • Méthodologie • Nous avonsisolé 10 matchsayant fait l’objetd’enquêtesou suspicions graves et répondant aux critèressuivants : 1- La liquidité des parisestsuffisante et les donnéessontdisponibles. 2- Ilsonttoujoursétéremportés par l’outsiderprésumé. 3- Ils se sontdéroulésdans les premiers tours des tournois (1er et 2ème tour) • Sur la base des mêmescritères, nous avonségalementconstitué un échantillontémoin de 25 matchssurlesquelsaucuneopérationd’initiésn’aétésignalée. • Enfin, la périoded’étude de la fourchette a étédécomposée en deuxsous-périodes, avant le début du match et pendant le déroulement du match : • Nous avonsensuitecalculé la fourchettemoyenne pour chacun de nosmatchs suspects et notreéchantillontémoin pour chacune des deuxsous-périodes. Motivations • Table des matières • Efficience informationnelle • Marché des paris sportifs • FavouriteLongshotBias • • • Tests forme faible • • • • • Tests forme forte • • • • • Christophe Barraud

19. La révélation des opérationsd’initiésgrâce à la fourchette :un parallèle avec le marché des parissportifs • Analyse descriptive Moyenne, écart type des fourchettes affichées et effectives cotées, et fréquence des volumes de paris échangés, par période et pour le favori présumé (Echantillon témoin) Evolution de la fourchette affichée et effective cotées et de l’écart type de la fourchette affichée et effective du favori présumé pour un match choisi au hasard dans l’échantillon-témoin (Match8) en fonction du temps (période 1 à 2) Motivations • Table des matières • Efficience informationnelle • Marché des paris sportifs • • • FavouriteLongshotBias • • • Tests forme faible • • • • • Tests forme forte • • • • • Christophe Barraud

20. La révélation des opérationsd’initiésgrâce à la fourchette :un parallèle avec le marché des parissportifs • Analysestatistique et comparaison Moyenne des fourchettesaffichéescotées par période pour 4 de noséchantillons (favori) • Pour la période 1, la moyenne des fourchettes relatives cotées pour la mjorité des matchsfrauduleuxestsignificativement supérieure à notrenorme de référence. • A l’inverse, au cours de la période 2, la fourchettemoyenne de la majorité des matchs suspects estsignificativementinférieure à celle de l’échantillon-témoin, ce qui correspond à l’explosion des volumes de pariséchangés. Motivations • Table des matières • Efficience informationnelle • Marché des paris sportifs • FavouriteLongshotBias • • • Tests forme faible • • • • • Tests forme forte • • • • • Christophe Barraud

21. La révélation des opérationsd’initiésgrâce à la fourchette :un parallèle avec le marché des parissportifs • Principales observations • Nous avonsnotéune similitude du comportement de la fourchettesur le marché des parissportifs et les marchésboursiers (Smile Effect). • Le comportement de la fourchettedansl’univers des parissportifs en cas de fraudesestassezsimilaire aux observations faîtessur les marchésboursiers en cas de délitsd’initiés. • L’utilisation de la fourchettecommeindicateur de l’existence d’un délitd’initiés’envoitrenforcéesur les marchésboursiers, ilestdonc important quecetoutilssoit plus systématiquementemployé par les autorités de marchédans la recherche de délitsd’initiés. Motivations • Table des matières • Efficience informationnelle • Marché des paris sportifs • FavouriteLongshotBias • • • Tests forme faible • • • • • Tests forme forte • • • • • Christophe Barraud

22. L’efficience informationnelle du marché des paris sportifs : • un parallèle avec les marchés boursiers • Pour l’obtention du titre de • DOCTEUR EN SCIENCES ÉCONOMIQUES • Christophe BARRAUD • Directeur de thèse : Monsieur Thierry GRANGER • Professeur, Université Paris-Dauphine • Rapporteurs : Madame Hélène RAYMOND • Professeur, Université Paris Ouest Nanterre • Monsieur Jean-Baptiste DESQUILBET • Professeur, Université de Lille 1 • Suffragant : Madame François ETNER • Professeur, Université Paris-Dauphine Pierre-Arnaud Drouhin